کرپٹو کرنسی اور اسٹاک مارکیٹوں کا موازنہ قیمتوں کے پیٹرن سے

مضمون arXiv papers · مصنف: Yu Zhang et al.

خلاصہ

یہ مطالعہ پوچھتا ہے کہ آیا کرپٹو کرنسی کے سرمایہ کار اسٹاک سرمایہ کاروں سے مختلف انداز میں ٹریڈ کرتے ہیں، اور ان رویوں کے ثبوت کے طور پر اثاثوں کی قیمتوں کی تاریخیں استعمال کرتا ہے۔ پہلے، ایک ہی مدت میں مشاہدہ شدہ کرپٹو کرنسی اور اسٹاک کی ٹائم سیریز کو متعدد مشین لرننگ ماڈلز سے درجہ بند کیا جاتا ہے۔ رپورٹ کردہ بلند درجہ بندی کی درستگی سے ظاہر ہوتا ہے کہ دونوں گروہوں کے قیمتوں کے پیٹرن الگ پہچانے جا سکتے ہیں، اگرچہ صرف درجہ بندی سے یہ ثابت نہیں ہوتا کہ فرق کیوں پیدا ہوتے ہیں یا برقرار رہیں گے۔

اس کے بعد مصنفین ٹائم سیریز کی خصوصیات، بشمول تقسیم کے لمحات، انتہائی قدروں اور مختلف درجوں کے خود ارتباط، شمار کرتے ہیں اور ان کی وضاحتی قدر جانچنے کے لیے لاجسٹک ریگریشن، رینڈم فارسٹ، سپورٹ ویکٹر مشین اور دوسرے درجہ بند کنندے استعمال کرتے ہیں۔ نتائج سے ظاہر ہوتا ہے کہ یہ خصوصیات اثاثوں کے دونوں گروہوں کو الگ کرنے میں مدد دیتی ہیں۔ دستاویز میں نمونہ بندی کے انتخاب، نمونے سے باہر توثیق یا درستگی کے مخصوص اعداد و شمار کی تفصیلات نہیں، اس لیے خلاصے سے رپورٹ کردہ فرقوں کی قوت اور ٹریڈنگ سے ان کی مطابقت کا آزادانہ جائزہ نہیں لیا جا سکتا۔ یہ طریقہ تقابلی تجزیہ ہے، ٹریڈنگ کا اصول یا منافع بخش منافع کا ثبوت نہیں۔

اہم خیالات

قیمتوں کی ٹائم سیریز سے کرپٹو کرنسی اور اسٹاک کے رویوں میں فرق کیا جا سکتا ہے۔
مطالعے میں ایک ہی مدت کے دوران دونوں اثاثہ گروہوں کی درجہ بندی میں بلند درستگی رپورٹ ہوئی ہے۔
تقسیم کے اعدادوشمار اور خود ارتباط کی خصوصیات مشاہدہ شدہ پیٹرن کے فرق سمجھانے میں مدد دیتی ہیں۔
لاجسٹک ریگریشن، رینڈم فارسٹ اور سپورٹ ویکٹر مشین آزمائے گئے ماڈلز میں شامل ہیں۔
درجہ بندی کے ثبوت فرق دکھاتے ہیں، مگر ان کی وجوہ یا منافع بخشی ثابت نہیں کرتے۔

ٹیگز

کرپٹو حصص مشین لرننگ شماریات

مکمل متن

# Classification-Based Analysis of Price Pattern Differences Between Cryptocurrencies and Stocks

Cryptocurrencies are digital tokens built on blockchain technology, with thousands actively traded on centralized exchanges (CEXs). Unlike stocks, which are backed by real businesses, cryptocurrencies are recognized as a distinct class of assets by researchers. How do investors treat this new category of asset in trading? Are they similar to stocks as an investment tool for investors? We answer these questions by investigating cryptocurrencies' and stocks' price time series which can reflect investors' attitudes towards the targeted assets. Concretely, we use different machine learning models to classify cryptocurrencies' and stocks' price time series in the same period and get an extremely high accuracy rate, which reflects that cryptocurrency investors behave differently in trading from stock investors. We then extract features from these price time series to explain the price pattern difference, including mean, variance, maximum, minimum, kurtosis, skewness, and first to third-order autocorrelation, etc., and then use machine learning methods including logistic regression (LR), random forest (RF), support vector machine (SVM), etc. for classification. The classification results show that these extracted features can help to explain the price time series pattern difference between cryptocurrencies and stocks.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔